Physical AI đang thay đổi các ngành công nghiệp như thế nào thông qua tự động hóa thông minh?

Physical AI (Trí tuệ nhân tạo vật lý) đánh dấu bước phát triển mới của AI, từ các hệ thống chỉ hoạt động trên môi trường số sang các máy móc thông minh có khả năng tương tác trực tiếp với thế giới thực. Không giống như AI chỉ dựa trên phần mềm, Physical AI kết hợp thuật toán với cảm biến và bộ truyền động (actuators) trên robot, phương tiện di chuyển và các thiết bị khác. Điều này giúp chúng nhận biết môi trường xung quanh và ra quyết định trong thời gian thực. Các hệ thống này có thể hoạt động tự động, thích ứng với môi trường thay đổi thay vì chỉ làm theo các lập trình cố định.

Ảnh: Ann Wang/Reuters

Quá trình phát triển từ tự động hóa truyền thống đến Physical AI

Sự chuyển đổi này đã diễn ra trong nhiều thập kỷ. Từ những năm 1960, các robot công nghiệp đầu tiên chỉ có thể thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại với khả năng cảm biến rất hạn chế. Đến những năm 2000, các hệ thống tự động cơ bản như robot hút bụi Roomba bắt đầu xuất hiện, có thể tránh chướng ngại vật khi di chuyển. Ngày nay, nhờ sự phát triển của các cảm biến giá rẻ, máy tính biên mạnh mẽ (edge computing) và thuật toán tiên tiến, chúng ta có những cỗ máy thực sự linh hoạt, có thể thích ứng và học hỏi từ kinh nghiệm.

Sự khác biệt lớn nhất giữa hệ thống truyền thống và Physical AI nằm ở cách thức vận hành. Hệ thống IoT và máy tính biên truyền thống hoạt động theo một luồng xử lý tuyến tính: cảm biến thu thập dữ liệu, đưa vào bộ xử lý có sẵn các quy tắc lập trình sẵn, sau đó gửi lệnh điều khiển đến bộ truyền động. Trong khi đó, Physical AI sử dụng cách tiếp cận phức tạp hơn: dữ liệu cảm biến được xử lý bởi một hệ thống có quy trình tác tử (agentic workflow) và tương tác hai chiều với AI đa phương thức. Điều này giúp hệ thống không chỉ tiếp nhận dữ liệu mà còn có thể hiểu, học hỏi và ra quyết định tự động thay vì làm theo các quy tắc cố định.

Quy trình tác tử (Agentic workflows) – Xương sống của Physical AI

Quy trình tác tử đóng vai trò như một bộ não điều phối thông minh, giúp hệ thống AI vật lý có thể suy luận, ưu tiên nhiệm vụ và thay đổi cách xử lý dựa trên điều kiện thực tế. Điều này giúp các cỗ máy có khả năng xử lý các tình huống bất ngờ và cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần lập trình lại.

Ví dụ, một robot trong nhà máy sử dụng quy trình tác tử có thể tự điều chỉnh thứ tự làm việc khi phát hiện nguyên liệu bị thay đổi, hoặc thay đổi cách di chuyển để tránh va chạm với con người khi làm việc chung trong không gian hẹp.

Sự kết hợp giữa trí tuệ đa phương thức (multimodal AI) – giúp máy móc nhận biết thế giới xung quanh – với khả năng ra quyết định tác tử chính là chìa khóa giúp AI vật lý trở nên thông minh và thích ứng tốt hơn so với các hệ thống tự động trước đây.

Ứng dụng thực tế của trí tuệ Physical AI

1. Ngành sản xuất và kho vận

Sản xuất và kho vận là hai lĩnh vực đi đầu trong việc ứng dụng AI vật lý. Ngày nay, nhiều nhà máy sử dụng robot có thể tự điều chỉnh quy trình lắp ráp dựa trên dữ liệu cảm biến, giúp chúng thích nghi với thay đổi mà không cần con người can thiệp.

Một ví dụ nổi bật là trung tâm kho vận của Amazon, nơi có hơn 750.000 robot di động hoạt động, giúp di chuyển hàng hóa trong môi trường phức tạp. Cánh tay robot “Cardinal” của Amazon sử dụng hệ thống thị giác máy tính để nhận dạng và sắp xếp các gói hàng, giúp tăng năng suất lên khoảng 25%.

Các hệ thống kiểm soát chất lượng dựa trên AI cũng giúp phát hiện lỗi sản phẩm với độ chính xác cao, giảm lãng phí. Trong khi đó, các robot hợp tác (cobots) được trang bị AI có khả năng làm việc cùng con người trong các nhiệm vụ lắp ráp, hỗ trợ các công việc đòi hỏi độ chính xác cao.

2. Ngành dịch vụ và chăm sóc sức khỏe

Trong bệnh viện, robot Moxi của công ty Diligent Robotics có thể tự động vận chuyển thuốc men và vật tư y tế qua các hành lang, vào thang máy và tránh va chạm với con người. Điều này giúp nhân viên y tế có nhiều thời gian hơn để chăm sóc bệnh nhân.

Trong ngành bán lẻ, các robot di động có thể kiểm tra hàng tồn kho và giá cả trong siêu thị, giảm bớt khối lượng công việc cho nhân viên.

3. Kho vận và xử lý hàng hóa

Công ty khởi nghiệp Covariant đã phát triển AI giúp robot kho hàng có thể tự học cách xử lý các vật thể mới mà không cần lập trình lại. Đây là bước tiến quan trọng giúp máy móc có thể hoạt động linh hoạt hơn thay vì chỉ làm các nhiệm vụ được cài đặt sẵn.

Ảnh: Purdue University

Nvidia và chiến lược đầu tư vào Physical AI

Nvidia đã đầu tư mạnh vào lĩnh vực AI vật lý, đặc biệt là phần cứng và phần mềm hỗ trợ. Các nền tảng tính toán chuyên dụng như Jetson dành cho robot và DRIVE dành cho xe tự lái giúp cung cấp sức mạnh xử lý AI trong thời gian thực.

Ngoài phần cứng, Nvidia còn phát triển nền tảng Omniverse, cho phép mô phỏng các tình huống trong môi trường ảo trước khi triển khai AI ra thực tế. Điều này giúp giảm rủi ro và tạo ra bộ dữ liệu huấn luyện phong phú hơn cho AI vật lý.

Những thách thức khi triển khai AI vật lý

1. Chi phí đầu tư ban đầu cao: Việc triển khai AI vật lý đòi hỏi đầu tư lớn vào robot, cảm biến và hệ thống máy tính, mặc dù về lâu dài có thể mang lại hiệu quả cao hơn.
2. Tích hợp với hệ thống hiện có: Các nhà máy, kho hàng thường có nhiều thiết bị cũ, việc tích hợp AI vào hệ thống sẵn có đòi hỏi những giải pháp tùy chỉnh phức tạp.
3. Vấn đề an toàn và bảo mật: Hệ thống AI vật lý có thể gây tai nạn nếu bị lỗi hoặc bị tấn công mạng. Cần có các cơ chế an toàn và bảo mật dữ liệu chặt chẽ.
4. Tác động đến lực lượng lao động: AI vật lý không chỉ thay thế mà còn làm thay đổi công việc của con người. Do đó, cần có các chương trình đào tạo lại để nhân viên có thể làm việc hiệu quả với các hệ thống mới.

Tương lai của trí Physical AI

Trong tương lai, AI thế hệ mới sẽ giúp robot học hỏi từ mô phỏng và áp dụng vào thực tế mà không cần lập trình chi tiết cho từng tình huống. Các cải tiến về phần cứng như chip xử lý AI chuyên dụng, pin hiệu suất cao và động cơ thông minh sẽ giúp AI vật lý trở nên mạnh mẽ hơn.

Hướng đi sắp tới sẽ là sự hợp tác chặt chẽ hơn giữa con người và robot, với những cỗ máy có thể hiểu ý định của con người và điều chỉnh hành vi một cách linh hoạt. Khi AI vật lý ngày càng phát triển, nhiều ngành công nghiệp như sản xuất, kho vận và nông nghiệp có thể sẽ được tự động hóa một cách sâu rộng.

Các doanh nghiệp tận dụng tốt công nghệ AI vật lý sẽ có lợi thế cạnh tranh, hoạt động hiệu quả hơn và thậm chí có thể tạo ra những mô hình kinh doanh hoàn toàn mới.